以数据智能破局审计边界：杨哲与“数字转型焦虑”的两种答案

“如果审计只停留在复核票据，那我们永远跑在风险后面。”杨哲站在一场内部技术交流会的讲台上，面对来自多家制造企业的财务总监与技术主管，语气平静却铿锵有力。这不是她第一次公开发声，却是一次特别的场合——她将在会上展示两款由她主导研发的原创性成果：“一种多维度财务风险智能预警分析平台V1.0”以及“基于深度学习的非结构化财务票据识别系统V1.0”，并回应业内对“数字审计是否只是概念包装”的质疑。

在无锡中石油润滑脂有限责任公司任职审计科科长十年，杨哲深知流程式审计的局限。她所在行业——能源制造业，一直是高资本、高负债、复杂供应链的代名词。如何在庞杂的财务流中找到可能的漏洞？如何让审计真正服务于经营决策，而不是仅为监管“盖章”？这正是她持续试图解答的问题。

2019年前后，当数据智能在审计圈初露端倪时，舆论呈两极分化：一边是崇尚技术带来效率革命的“推崇派”，一边是强调经验判断不可替代的“谨慎派”。杨哲没有急于站队。她说：“技术的目的不在于替代，而在于让经验释放出更大的价值。”

她的第一步是重构风险识别逻辑。2022年发布的“一种多维度财务风险智能预警分析平台V1.0”，融合了企业内部现金流、资产负债、利润率等财务指标与外部政策、行业波动、宏观经济等变量，搭建起一个动态风险评分体系。通过可调节的阈值设置与可视化界面，平台为不同规模、不同业务模型的企业提供定制化风险监控方案。更重要的是，该系统内置的自然语言处理模块还能识别审计报告或财务说明中的“风险词群”，提前预警可能隐藏的财务异常。

对比传统靠月度审计或年度复核的滞后机制，该系统不仅大幅提升了识别效率，更显著优化了企业的风控反应时间。杨哲指出：“很多企业不是缺系统，而是缺一个会‘说话’的系统。”

但审计改革绝不仅限于高层报告端的“顶层设计”。在财务管理的“神经末梢”——票据处理环节，数据结构化是数字化进程中的最大瓶颈。针对这一痛点，她主导研发了“基于深度学习的非结构化财务票据识别系统V1.0”。该系统已在多个企业试点推广，准确率达100%。通过CNN与OCR算法协同识别系统，可对发票、合同、银行回单等非结构化票据进行精准分类与信息提取，直接生成结构化数据表并与现有财务系统对接，节省大量人力资源。

“这不是一个识别工具，而是一种流程思维的彻底重构。”短短一年间，该系统已帮助多家公司建立起异常票据筛查机制，形成以“数据初筛—人机协同—智能校验”为主线的发票合规处理体系。

有批评者认为，当前审计技术“花哨多过实效”。杨哲对此并不回避：“技术有它的虚火期。但我们不能因噎废食，解决现实问题才是技术最好的宣传。”她更关注的是技术能否切中实际管理的“穴位”，而非堆砌炫目的算法名词。

事实上，从软著授权到使用反馈、从外部合作到行业奖项，杨哲的实践路径并未止步于理论层面。她主持的成果已获得“2023年度智能风控技术创新成果奖”，其理论基础与应用方式均在行业大会上被反复引用与讨论。而她本人也被多次邀请担任评审专家，参与多项技术导向型审计项目评估。

然而她对这些“荣誉”的态度颇为淡然：“奖项只是阶段性的认可。对我来说，更有价值的是，当我做出的工具真能帮助一个企业少走弯路，或者挽回一次重大失误。”

在当下合规环境趋严、ESG披露要求不断强化的背景下，像杨哲这样具备“审计+数据”复合能力的人才，正成为企业战略层面的“稀缺资产”。但她坦言，这场审计行业的变革远未完成：“审计的未来，不是人退场，而是人与技术共同进化。”

这正是她给出的第三个答案：重塑信任结构，让数据服务判断、让系统辅助经验。对于财务审计行业而言，这种思维模式的迭代，远比任何一项技术革新更加重要。（文/林思南）